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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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6G Trans-Continental Edge Learning

Descrizione del progetto

Il futuro del ruolo dell’intelligenza artificiale nelle reti 6G

Nel campo delle tecnologie di comunicazione, l’integrazione dell’intelligenza artificiale presenta un immenso potenziale di progresso. Permangono tuttavia delle difficoltà nella sua applicazione, in particolare in ambienti multirete. In quest’ottica, il progetto 6G-XCEL, finanziato dall’UE, aprirà la strada alla ricerca sui controlli IA multi-parte, sfruttando gli acceleratori di calcolo per sincronizzare le reti radio e ottiche. L’iniziativa mira a stabilire un quadro completo per l’IA nel 6G, facilitando l’adozione e la normazione a livello globale e dando priorità alla sicurezza e alla sostenibilità. Attraverso la promozione della collaborazione tra i ricercatori e l’impegno con gli enti di normazione, 6G-XCEL promuove lo sviluppo di controlli di rete decentralizzati basati sull’intelligenza artificiale, ponendo le basi per progressi trasformativi nella tecnologia 6G.

Obiettivo

Artificial Intelligence (AI) is widely studied and finding increasing adoption across communication technologies spanning network layers and business ecosystems. It is anticipated to play a central role in the design and operation of future 6G networks. Despite the promise of AI, there remain many obstacles to its use in communication networks. The introduction of software defined elements such as radio access network (RAN) intelligent controllers (RIC) enables multi-party applications for the control and management of networks. However, AI functions are still nascent and such structures do not extend to optical networks or multi-controller environments.
6G-XCEL seeks to address these challenges through research on high edge network use cases that employ multi-party AI controls running over compute accelerators to coordinate control across radio and optical networks. It will develop a reference framework for AI in 6G that will pave the way towards global validation, adoption and standardisation of AI approaches. This framework will enable decentralised AI-based network controls across network domains and physical layers, while promoting security and sustainable implementations. Using the latest AI algorithms and data compression, research on the resulting decentralised multi-party, multi-network AI (DMMAI) framework will enable the development of reference use cases, data and model repositories, curated training and evaluation data, as well as technologies for its use as a benchmarking platform for future AI/ML solutions for 6G networks.
6G-XCEL will bring together a large ecosystem of researchers from the EU and US to implement elements of the DMMAI framework in their testbeds and labs, integrating it into their research programs and validating the framework across platforms. Working with standardisation groups within each jurisdiction, 6G-XCEL will achieve joint progress towards large scale application of AI in 6G networks.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-JU-RIA - HORIZON JU Research and Innovation Actions

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-JU-SNS-2023

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

THE PROVOST, FELLOWS, FOUNDATION SCHOLARS & THE OTHER MEMBERS OF BOARD, OF THE COLLEGE OF THE HOLY & UNDIVIDED TRINITY OF QUEEN ELIZABETH NEAR DUBLIN
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 454 330,00
Indirizzo
COLLEGE GREEN TRINITY COLLEGE
D02 CX56 Dublin
Irlanda

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Regione
Ireland Eastern and Midland Dublin
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 454 330,00

Partecipanti (9)

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